Алиса
На основе источников, возможны неточности
Содержимое ответа
Обратное распространение (backpropagation) — метод обучения многослойных нейронных сетей, основанный на градиентном спуске. Его цель — уменьшить разницу между прогнозируемым результатом модели и фактическим результатом путём корректировки весов и смещений в сети. ai.mitup.rugeeksforgeeks.org
Процесс включает в себя два этапа: прямой проход и обратный проход:
Прямой проход. Входные данные подаются через сеть для генерации выходных данных, которые затем сравниваются с фактическими целевыми значениями для вычисления ошибки или потери.
Обратный проход. Ошибка распространяется обратно через сеть, корректируя веса связей между нейронами с помощью методов оптимизации, таких как градиентный спуск.
ru.easiio.com
Этот итеративный процесс продолжается до тех пор, пока производительность модели не улучшится, что позволит нейронной сети изучить сложные закономерности в данных. ru.easiio.com
Обратное распространение применяется в глубоких нейронных сетях для решения широкого круга задач: компьютерного зрения, обработки естественного языка, распознавания речи и других. ai.mitup.ru